1. 为什么 L2 评测总卡在“Key 分散”这一步做 OpenCompass 的 L2 评测绕不开两个工具一个是大语言模型评测框架 OpenCompass一个是多模态评测工具包 VLMEvalKit。前者负责跑 C-Eval、MMLU 这类文本基准后者负责 MME、MMBench 这类图文基准。书生大模型InternVL 系列、Intern-S1在这两套框架里都有对应的接入方式理论上照着官方 config 抄一遍就能跑。但真正动手时麻烦往往不在模型本身而在“Key 和 API 通道”这一层。OpenCompass 的OpenAISDK模型配置里要填key和openai_api_baseVLMEvalKit 的config.py里又要单独维护一份模型名和路径映射如果你同时评测 Intern-S1、InternVL3_5-1B 甚至再加几个对照模型每个模型一套 Key、一套 base_url改一个漏一个跑一半报 401 是常事。这篇就聚焦这个具体场景用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道把 OpenCompass 的config.toml/评测脚本和 VLMEvalKit 的settings.json骨架串起来最后用 C-Eval 子集跑通一次验证。目标很直接——你复制配置、换成自己的 Key就能复现 L2 评测流程。适合已经在做 OpenCompass 评测、被多模型 Key 管理折腾过的同学。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道怎么理解TaoToken 在这里扮演的角色是一个统一的模型调用入口。你可以把它理解成“一个 Key 走多个模型”原本 Intern-S1 一个地址、InternVL 一个地址、对照模型又一个地址现在都收敛到同一个openai_api_baseKey 也只用维护一份。对 OpenCompass 来说它调用模型走的是 OpenAI 兼容协议所以只要OpenAISDK的openai_api_base指向 TaoToken 的 API 地址path填对应模型名就能把请求发出去。VLMEvalKit 那边同理它内部也是按 OpenAI 兼容接口去请求配置里把 base_url 和 key 统一即可。需要提前准备的东西不多一个 TaoToken 账号、一个 API Key、确认你要评测的模型名比如intern-s1、InternVL3_5-1B。API Key 在控制台的 API Keys 页面创建接入细节看接入文档。这两处地址分别是API Keys 管理https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite注意Key 只创建一次、只存一处后面 OpenCompass 和 VLMEvalKit 都引用同一个环境变量避免“改了 A 忘了 B”。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架先把环境搭起来。OpenCompass 建议用独立 conda 环境Python 3.10conda create -n opencompass10 python3.10 conda activate opencompass10 cd /root git clone -b 0.5.0 https://github.com/open-compass/opencompass.git opencompass cd opencompass pip install -e . pip install opencompass[api] pip install jmespath数据集可以走 ModelScope 源省去手动下载export DATASET_SOURCEModelScope3.1 OpenCompass 的 config.toml 骨架OpenCompass 本身用 Python config 为主但把 Key、base_url 这类易变项抽到config.toml里更好维护。在项目根目录建一个config.toml[taotoken] api_key sk-你的TaoTokenKey base_url https://taotoken.net/api [models.intern_s1] name intern-s1 max_out_len 512 max_seq_len 4096 temperature 0.01 batch_size 10 query_per_second 1 retry 5 [models.internvl] name InternVL3_5-1B max_out_len 512 max_seq_len 4096 temperature 0.01 batch_size 8 query_per_second 1 retry 5然后在评测脚本里读取它。在opencompass/configs/下新建eval_tutorial_demo1.pyimport tomllib from mmengine.config import read_base from opencompass.models import OpenAISDK with open(/root/opencompass/config.toml, rb) as f: cfg tomllib.load(f) tk cfg[taotoken] m cfg[models][intern_s1] models [ dict( typeOpenAISDK, pathm[name], keytk[api_key], openai_api_basetk[base_url], rpm_verboseTrue, query_per_secondm[query_per_second], max_out_lenm[max_out_len], max_seq_lenm[max_seq_len], temperaturem[temperature], batch_sizem[batch_size], retrym[retry], ) ] with read_base(): from .datasets.ceval.ceval_gen import ceval_datasets datasets [] for d in ceval_datasets[:5]: d[abbr] demo_ d[abbr] d[reader_cfg][test_range] [0:10] datasets.append(d)这里把 C-Eval 缩到 5 个子数据集、每个只取 10 条样本目的是先跑通链路不是出正式分数。跑通后再把test_range去掉就是完整评测。3.2 VLMEvalKit 的 settings.json 骨架VLMEvalKit 单独建环境cd /root/opencompass git clone https://github.com/open-compass/VLMEvalKit.git conda create -n VLMEvalKit1 python3.10 conda activate VLMEvalKit1 cd VLMEvalKit pip install -e . pip install datasets在VLMEvalKit/下建settings.json把统一 Key 和 base_url 放进去{ taotoken: { api_key: sk-你的TaoTokenKey, base_url: https://taotoken.net/api }, models: { InternVL3_5-1B: { model_name: InternVL3_5-1B, max_new_tokens: 512, temperature: 0.01 } } }VLMEvalKit 的模型注册在vlmeval/config.py你需要让自定义模型走 OpenAI 兼容接口。核心是让它的请求指向settings.json里的base_url模型名用models里的model_name。这样 MME 评测命令就能直接跑python run.py --data MME --model InternVL3_5-1B --verbose提示VLMEvalKit 默认可能去 HuggingFace 拉权重如果本地没有模型文件提前把模型放到本地并改好路径避免评测中途卡在下载。4. 验证请求C-Eval 子集跑通与结果确认配置写完先验证 OpenCompass 这条链路。在opencompass目录下执行python run.py opencompass/configs/eval_tutorial_demo1.py --debug--debug会打印详细日志。重点看两处一是模型请求有没有返回 200二是推理输出里有没有正常生成内容。如果 Key 或 base_url 错了这里会直接抛 401/404比跑到评估阶段才发现要省事得多。跑通后结果会落在outputs/下结构大致是outputs/default/20250xxx_xxxxxx/ ├── configs/ ├── logs/ ├── predictions/ │ └── demo_ceval_xxx.json ├── results/ │ └── demo_ceval_xxx.json └── summary/ └── summary_xxx.txtpredictions/里是模型原始输出results/里是打分结果summary/是汇总表。打开summary能看到类似这样的行dataset version metric mode intern-s1 demo_ceval_xx xxxxx accuracy gen 0.xxxx分数高低先不纠结链路通了才是这一步的目标。确认 predictions 里有真实生成内容、results 里有非零分数就说明 TaoToken 的 Key 和 API 通道在 OpenCompass 里生效了。VLMEvalKit 那边同理跑完python run.py --data MME --model InternVL3_5-1B --verbose后在输出目录里找 MME 的结果文件确认有分数产出即可。两个框架都跑通说明统一 Key 的方案对文本和多模态评测都成立。5. 本篇常见错排查报 401 Unauthorized九成是 Key 没生效。检查config.toml/settings.json里的api_key是否和 TaoToken 控制台一致有没有多余空格。如果用了环境变量确认export在当前 shell 生效。报 404 或 model not foundpath/model_name填的模型名和 TaoToken 侧支持的名字对不上。先去模型对话页面确认可用模型名再回填配置。请求超时或频繁 429query_per_second和batch_size设太高。按你账号的 rpm 限制调低比如query_per_second1、batch_size8retry给到 5。C-Eval 数据集下载失败确认export DATASET_SOURCEModelScope已设置且当前 shell 没被覆盖。手动下载的话把OpenCompassData-core解压到opencompass/data下。VLMEvalKit 卡在模型下载默认走 HuggingFace本地没文件就会卡。提前把模型放本地、改config.py里的路径或者确认网络能访问对应源。改了配置但结果没变OpenCompass 会缓存部分中间结果换配置后建议换个输出目录或清掉outputs/下对应缓存再跑。6. 把 Key 收敛成一处评测才跑得顺L2 评测的难点从来不是“会不会写 config”而是多模型、多框架下 Key 和地址的维护成本。把 TaoToken 作为统一入口后OpenCompass 的config.toml和 VLMEvalKit 的settings.json都只引用同一份api_key和base_url换模型只改path换账号只改一处。如果你接下来要长期跑编码类或 Agent 类评测可以看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。想先确认模型名和可用性去模型对话页面试一条请求最快https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。接入细节和参数说明都在文档里https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。Key 统一之后剩下的就是把test_range去掉跑一次完整的 C-Eval 和 MME。